按照流程，我先输出 失败保护结果：
《证据缺口清单》
监管/政府机构来源（A 级）
美国 SEC、CFTC 关于算法交易与 AI 风险的指引文件
欧洲 ESMA 关于 MiFID II 与自动化交易合规要求
香港***（SFC）、新加坡 MAS 针对加密与量化交易监管声明
金融稳定理事会（FSB）、BIS 发布的 AI 在金融市场应用的风险报告
厂商/平台官方文档（B 级）
Binance、Coinbase、OKX 等交易所的 API/开发者文档
TensorFlow、PyTorch 官方金融时间序列建模案例
QuantConnect、Numerai 平台白皮书或开发者指南
学术/行业年报（B 级）
CFA Institute、世界经济论坛关于 AI/ML 在投资中的应用报告
NeurIPS、ICML、Quantitative Finance 期刊相关论文
德勤、普华永道、麦肯锡的金融科技趋势白皮书
主流媒体深度报道（C 级）
Bloomberg、FT、WSJ 关于量化交易与 AI 的特写
CoinDesk、The Block 有关加密市场中 ML/量化交易现状的专题
权威视频（必须至少 1 条）
CFA Institute 或 MIT OpenCourseWare：ML 在金融中的课程视频
交易所/监管机构 YouTube 频道上的公开研讨会
建议检索式（多语/多地区）
英文（全球/US/EU）：
“machine learning algorithmic trading site:.gov OR site:.int OR site:.org”
“quantitative trading crypto site:sec.gov OR site:esma.europa.eu”
“Binance API algorithmic trading documentation”
中文（港/新/内地）：
“*** 人工智能 量化交易 指引”
“新加坡金融管理局 MAS machine learning trading report”
其他拓展实体：
技术：LSTM、Transformer、Reinforcement Learning in Trading
平台：QuantConnect、Quantopian (历史)、Alpaca、Interactive Brokers
监管关键词：MiFID II、Algo-trading guideline、AI governance in finance
关键 5 个证据节点与验证步骤
算法交易监管框架
来源：SEC、CFTC、ESMA、SFC
验证：下载 PDF 通告，确认发布日期与适用市场范围。
主流交易所 API 与 ML 支持
来源：Binance/OKX 官方开发者文档
验证：检查 REST/WebSocket API 版本，确认是否支持 ML 接入或历史数据下载。
学术实验数据
来源：NeurIPS/ICML 论文
验证：重现实验代码（多数附 GitHub），比对收益率与误差。
市场采用率数据
来源：普华永道、德勤行业白皮书
验证：核对样本规模与发布时间，避免过时数据。
权威教育/课程视频
来源：CFA Institute、MIT OpenCourseWare
验证：视频发布时间、讲师资历，截取关键时间点。
👉 下一步：我需要先执行 联网 SERP Top30 抓取 + 筛选，再输出《SERP 对照表》，这样才符合你设定的内容生产标准。
要不要我先去抓取 “Building trading algorithms with machine learning” 在目标地区（默认 en-US / Global）的 Google Top30 自然结果，并输出完整对照表？
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